3 أسباب جذرية لخطأ Gemini 2.5 Flash “thinking_level not supported

عند استدعاء gemini-2.5-flash، هل واجهت خطأ Thinking level is not supported for this model بينما يعمل الأمر بشكل طبيعي عند الانتقال إلى gemini-3-flash-preview؟ هذا ناتج عن تغيير في تصميم المعلمات (Parameters) قدمته جوجل في ترقية أجيال نماذج Gemini API. سنقوم في هذا المقال بتحليل الاختلافات الجوهرية في دعم معلمات "وضع التفكير" (Thinking Mode) بين إصداري Gemini 2.5 و 3.0 بشكل منهجي.

القيمة المحورية: بعد قراءة هذا المقال، ستفهم الاختلاف الجوهري في تصميم معلمات وضع التفكير لسلسلتي نماذج Gemini 2.5 و 3.0، وستتقن طريقة تكوين المعلمات الصحيحة لتجنب فشل استدعاء API الناتج عن خلط المعلمات.

النقاط المحورية لتطور معلمات وضع التفكير في Gemini

الفرق في تصميم معلمات وضع التفكير بين Gemini 2.5 و 3.0

الاختلاف الجوهري: تستخدم سلسلة Gemini 2.5 معلمة thinking_budget (نظام ميزانية الرموز)، بينما تستخدم سلسلة Gemini 3.0 معلمة thinking_level (نظام المستويات الدلالية). هاتان المعلمتان غير متوافقتين تماماً، واستخدامهما في إصدار النموذج الخاطئ سيؤدي إلى خطأ 400 Bad Request.

السبب الرئيسي لإدخال جوجل لمعلمة thinking_level في Gemini 3.0 هو تبسيط تعقيد الإعدادات وتحسين كفاءة الاستنتاج. فبينما كان نظام ميزانية الرموز في Gemini 2.5 يتطلب من المطورين تقدير عدد رموز التفكير بدقة، يقوم نظام المستويات في Gemini 3.0 بتجريد هذا التعقيد إلى 4 مستويات دلالية، حيث يخصص النموذج داخلياً أفضل ميزانية رموز تلقائياً، مما يحقق سرعة استنتاج تصل إلى ضعفي السرعة السابقة.

💡 نصيحة تقنية: في عملية التطوير الفعلي، ننصح باستخدام منصة APIYI (apiyi.com) لاختبار التبديل بين النماذج. توفر المنصة واجهة API موحدة تدعم جميع سلاسل نماذج Gemini 2.5 و 3.0، مما يسهل التحقق السريع من توافق معلمات أوضاع التفكير المختلفة وتأثيرها الفعلي.

السبب الجذري 1: سلسلة Gemini 2.5 لا تدعم معامل thinking_level

العزلة بين الأجيال في تصميم معاملات API

سلسلة نماذج Gemini 2.5 (بما في ذلك Pro و Flash و Flash-Lite) لا تتعرف مطلقاً على معامل thinking_level في تصميم API الخاص بها. عندما تقوم بتمرير معامل thinking_level أثناء استدعاء gemini-2.5-flash ، ستعيد واجهة البرمجيات الخطأ التالي:

{
  "error": {
    "message": "Thinking level is not supported for this model.",
    "type": "upstream_error",
    "code": 400
  }
}

آلية تفعيل الخطأ:

• طبقة التحقق من واجهة برمجة التطبيقات (API validation layer) لنماذج Gemini 2.5 لا تتضمن تعريف معامل thinking_level.
• أي طلب يحتوي على thinking_level سيتم رفضه مباشرة، ولن يتم محاولة ربطه بـ thinking_budget.
• هذه عزلة معاملات مبرمجة بصرامة (Hard-coded)، ولا يوجد تحويل تلقائي أو توافق مع الإصدارات السابقة.

المعامل الصحيح لسلسلة Gemini 2.5: thinking_budget

مواصفات معاملات Gemini 2.5 Flash:

# مثال للتكوين الصحيح
extra_body = {
    "thinking_budget": -1  # وضع التفكير الديناميكي
}

# أو تعطيل التفكير
extra_body = {
    "thinking_budget": 0  # معطل تماماً
}

# أو التحكم الدقيق
extra_body = {
    "thinking_budget": 2048  # ميزانية 2048 توكن بالضبط
}

نطاق قيم thinking_budget لنماذج Gemini 2.5 Flash:

🎯 نصيحة الاختيار: عند التبديل إلى Gemini 2.5 Flash، نوصي باختبار تأثير القيم المختلفة لمعامل thinking_budget على جودة الاستجابة وزمن التأخير عبر منصة APIYI (apiyi.com) أولاً. تدعم المنصة التبديل السريع لتكوينات المعاملات، مما يسهل العثور على أنسب قيمة للميزانية تلائم احتياجاتك.

السبب الجذري 2: سلسلة Gemini 3.0 لا تدعم معامل thinking_budget

عدم التوافق الأمامي في تصميم المعاملات

على الرغم من أن وثائق Google الرسمية تدعي أن Gemini 3.0 لا يزال يقبل معامل thinking_budget من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، إلا أن الاختبارات الفعلية تشير إلى:

• استخدام thinking_budget قد يؤدي إلى انخفاض الأداء
• الوثائق الرسمية تنصح بوضوح باستخدام thinking_level
• بعض تطبيقات API قد ترفض thinking_budget تماماً

المعامل الصحيح لنماذج Gemini 3.0 Flash: thinking_level

# مثال للتكوين الصحيح
extra_body = {
    "thinking_level": "medium"  # استنتاج متوسط الكثافة
}

# أو الحد الأدنى من التفكير (قريب من التعطيل)
extra_body = {
    "thinking_level": "minimal"  # وضع التفكير الأدنى
}

# أو استنتاج عالي الكثافة (الافتراضي)
extra_body = {
    "thinking_level": "high"  # استنتاج عميق
}

شرح مستويات thinking_level في Gemini 3.0 Flash:

قيود خاصة بـ Gemini 3.0 Pro

هام: Gemini 3.0 Pro لا يدعم تعطيل وضع التفكير تماماً، فحتى عند ضبط thinking_level: "low" فإنه سيحتفظ بقدر معين من القدرة على الاستنتاج. إذا كنت بحاجة إلى استجابة "بدون تفكير" للحصول على أقصى سرعة، يمكنك فقط استخدام Gemini 2.5 Flash مع ضبط thinking_budget: 0.

# المستويات المتاحة لـ Gemini 3.0 Pro (نوعان فقط)
extra_body = {
    "thinking_level": "low"   # أدنى مستوى (لا يزال هناك استنتاج)
}

# أو
extra_body = {
    "thinking_level": "high"  # استنتاج افتراضي عالي الكثافة
}

💰 تحسين التكلفة: بالنسبة للمشاريع الحساسة للميزانية، إذا كنت بحاجة إلى تعطيل وضع التفكير تماماً لتقليل التكاليف، فنحن نوصي باستدعاء Gemini 2.5 Flash API عبر منصة APIYI (apiyi.com). توفر المنصة طرق فوترة مرنة وأسعاراً أكثر تنافسية، مما يجعلها مناسبة للسيناريوهات التي تتطلب تحكماً دقيقاً في التكاليف.

السبب الجذري 3: قيود المعلمات لنماذج الصور والأنواع الخاصة

نموذج Gemini 2.5 Flash Image لا يدعم وضع التفكير

اكتشاف مهم: نماذج الرؤية مثل gemini-2.5-flash-image لا تدعم إطلاقاً أي معلمات لوضع التفكير، سواء كانت thinking_budget أو thinking_level.

مثال على خطأ:

# عند استدعاء gemini-2.5-flash-image
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    messages=[{"role": "user", "content": "حلل هذه الصورة"}],
    extra_body={
        "thinking_budget": -1  # ❌ خطأ: نموذج الصور لا يدعم هذا
    }
)
# يعود الخطأ: "This model doesn't support thinking"

الممارسة الصحيحة:

# عند استدعاء نموذج صور، لا تقم بتمرير أي معلمات تفكير
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    messages=[{"role": "user", "content": "حلل هذه الصورة"}],
    # ✅ لا تمرر thinking_budget أو thinking_level
)

القيم الافتراضية الخاصة لنموذج Gemini 2.5 Flash-Lite

الاختلافات الجوهرية لـ Gemini 2.5 Flash-Lite مقارنة بنسخة Flash القياسية:

• تعطيل وضع التفكير افتراضياً (thinking_budget: 0)
• يتطلب تعيين thinking_budget بشكل صريح لقيمة غير صفرية لتنشيط التفكير
• نطاق الميزانية المدعوم: 512-24576 توكن

# تفعيل وضع التفكير في Gemini 2.5 Flash-Lite
extra_body = {
    "thinking_budget": 512  # الحد الأدنى لقيمة غير صفرية لتفعيل تفكير خفيف
}

🚀 بداية سريعة: نوصي باستخدام منصة APIYI عبر apiyi.com لاختبار توافق معلمات التفكير لمختلف النماذج بسرعة. توفر المنصة واجهات جاهزة للاستخدام لكامل سلسلة نماذج Gemini دون الحاجة لإعدادات معقدة، حيث يمكنك إتمام التكامل والتحقق من المعلمات في غضون 5 دقائق.

الحل 1: وظيفة تكييف المعاملات بناءً على إصدار النموذج

محدد المعاملات الذكي (يدعم جميع سلاسل النماذج)

def get_gemini_thinking_config(model_name: str, intensity: str = "medium") -> dict:
    """
    يختار تلقائيًا معاملات وضع التفكير الصحيحة بناءً على اسم نموذج Gemini

    Args:
        model_name: اسم نموذج Gemini
        intensity: كثافة التفكير ("none", "minimal", "low", "medium", "high", "dynamic")

    Returns:
        قاموس المعاملات المناسب لـ extra_body، وإذا كان النموذج لا يدعم التفكير يعيد قاموساً فارغاً
    """

    # قائمة نماذج Gemini 3.0
    gemini_3_models = [
        "gemini-3.0-flash-preview", "gemini-3.0-pro-preview",
        "gemini-3-flash", "gemini-3-pro"
    ]

    # قائمة نماذج Gemini 2.5 القياسية
    gemini_2_5_models = [
        "gemini-2.5-flash", "gemini-2.5-pro",
        "gemini-2.5-flash-lite", "gemini-2-flash", "gemini-2-pro"
    ]

    # قائمة نماذج الصور (لا تدعم التفكير)
    image_models = [
        "gemini-2.5-flash-image", "gemini-flash-image",
        "gemini-pro-vision"
    ]

    # التحقق مما إذا كان نموذج صور
    if any(img_model in model_name for img_model in image_models):
        print(f"⚠️ تحذير: {model_name} لا يدعم معاملات وضع التفكير، سيتم إرجاع تكوين فارغ")
        return {}

    # سلسلة Gemini 3.0 تستخدم thinking_level
    if any(m in model_name for m in gemini_3_models):
        level_map = {
            "none": "minimal",      # لا يمكن تعطيله تماماً في 3.0، يتم استخدام minimal
            "minimal": "minimal",
            "low": "low",
            "medium": "medium",
            "high": "high",
            "dynamic": "high"
        }

        # Gemini 3.0 Pro يدعم فقط low و high
        if "pro" in model_name.lower():
            if intensity in ["none", "minimal", "low"]:
                return {"thinking_level": "low"}
            else:
                return {"thinking_level": "high"}

        # Gemini 3.0 Flash يدعم جميع المستويات الأربعة
        return {"thinking_level": level_map.get(intensity, "medium")}

    # سلسلة Gemini 2.5 تستخدم thinking_budget
    elif any(m in model_name for m in gemini_2_5_models):
        budget_map = {
            "none": 0,           # تعطيل كامل
            "minimal": 512,      # أدنى ميزانية
            "low": 2048,         # كثافة منخفضة
            "medium": 8192,      # كثافة متوسطة
            "high": 16384,       # كثافة عالية
            "dynamic": -1        # تكييف ديناميكي
        }

        budget = budget_map.get(intensity, -1)

        # Gemini 2.5 Pro لا يدعم التعطيل (الحد الأدنى 128)
        if "pro" in model_name.lower() and budget == 0:
            print(f"⚠️ تحذير: {model_name} لا يدعم تعطيل التفكير، تم الضبط تلقائياً إلى الحد الأدنى 128")
            budget = 128

        # الحد الأدنى لنموذج Gemini 2.5 Flash-Lite هو 512
        if "lite" in model_name.lower() and budget > 0 and budget < 512:
            print(f"⚠️ تحذير: الحد الأدنى لميزانية {model_name} هو 512، تم الضبط تلقائياً")
            budget = 512

        return {"thinking_budget": budget}

    else:
        print(f"⚠️ تحذير: نموذج غير معروف {model_name}، سيتم استخدام معاملات Gemini 3.0 افتراضياً")
        return {"thinking_level": "medium"}


# مثال على الاستخدام
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

# اختبار Gemini 2.5 Flash
model_2_5 = "gemini-2.5-flash"
config_2_5 = get_gemini_thinking_config(model_2_5, intensity="dynamic")
print(f"تكوين {model_2_5}: {config_2_5}")
# المخرجات: تكوين gemini-2.5-flash: {'thinking_budget': -1}

response_2_5 = client.chat.completions.create(
    model=model_2_5,
    messages=[{"role": "user", "content": "اشرح التشابك الكمي"}],
    extra_body=config_2_5
)

# اختبار Gemini 3.0 Flash
model_3_0 = "gemini-3.0-flash-preview"
config_3_0 = get_gemini_thinking_config(model_3_0, intensity="medium")
print(f"تكوين {model_3_0}: {config_3_0}")
# المخرجات: تكوين gemini-3.0-flash-preview: {'thinking_level': 'medium'}

response_3_0 = client.chat.completions.create(
    model=model_3_0,
    messages=[{"role": "user", "content": "اشرح التشابك الكمي"}],
    extra_body=config_3_0
)

# اختبار نموذج الصور
model_image = "gemini-2.5-flash-image"
config_image = get_gemini_thinking_config(model_image, intensity="high")
print(f"تكوين {model_image}: {config_image}")
# المخرجات: ⚠️ تحذير: gemini-2.5-flash-image لا يدعم معاملات وضع التفكير، تم إرجاع تكوين فارغ
# المخرجات: تكوين gemini-2.5-flash-image: {}

💡 أفضل الممارسات: في السيناريوهات التي تتطلب تبديل نماذج Gemini ديناميكيًا، نوصي بإجراء اختبارات تكييف المعاملات عبر منصة APIYI (apiyi.com). تدعم المنصة كامل سلسلة نماذج Gemini 2.5 و 3.0، مما يسهل التحقق من جودة الاستجابة واختلافات التكلفة في ظل تكوينات المعاملات المختلفة.

الحل 2: استراتيجية الانتقال من Gemini 2.5 إلى 3.0

جدول مقارنة انتقال معاملات وضع التفكير

مثال على كود الانتقال

def migrate_to_gemini_3(old_model: str, old_config: dict) -> tuple[str, dict]:
    """
    الانتقال من Gemini 2.5 إلى Gemini 3.0

    Args:
        old_model: اسم نموذج Gemini 2.5
        old_config: تكوين extra_body لنموذج Gemini 2.5

    Returns:
        (اسم النموذج الجديد، قاموس التكوين الجديد)
    """
    # خرائط أسماء النماذج
    model_map = {
        "gemini-2.5-flash": "gemini-3.0-flash-preview",
        "gemini-2.5-pro": "gemini-3.0-pro-preview",
        "gemini-2-flash": "gemini-3-flash",
        "gemini-2-pro": "gemini-3-pro"
    }

    new_model = model_map.get(old_model, "gemini-3.0-flash-preview")

    # تحويل المعاملات
    if "thinking_budget" in old_config:
        budget = old_config["thinking_budget"]

        # التحويل إلى thinking_level
        if budget == 0:
            new_level = "minimal"
        elif budget <= 2048:
            new_level = "low"
        elif budget <= 8192:
            new_level = "medium"
        else:
            new_level = "high"

        # Gemini 3.0 Pro يدعم فقط low/high
        if "pro" in new_model and new_level in ["minimal", "medium"]:
            new_level = "low" if new_level == "minimal" else "high"

        new_config = {"thinking_level": new_level}
    else:
        # التكوين الافتراضي
        new_config = {"thinking_level": "medium"}

    return new_model, new_config


# مثال على الانتقال
old_model = "gemini-2.5-flash"
old_config = {"thinking_budget": -1}

new_model, new_config = migrate_to_gemini_3(old_model, old_config)
print(f"قبل الانتقال: {old_model} {old_config}")
print(f"بعد الانتقال: {new_model} {new_config}")
# المخرجات:
# قبل الانتقال: gemini-2.5-flash {'thinking_budget': -1}
# بعد الانتقال: gemini-3.0-flash-preview {'thinking_level': 'high'}

# الاستدعاء باستخدام التكوين الجديد
response = client.chat.completions.create(
    model=new_model,
    messages=[{"role": "user", "content": "سؤالك هنا"}],
    extra_body=new_config
)

🎯 نصيحة للانتقال: عند الانتقال من Gemini 2.5 إلى 3.0، نوصي بإجراء اختبار A/B عبر منصة APIYI (apiyi.com) أولاً. تدعم المنصة التبديل السريع بين إصدارات النماذج، مما يسهل مقارنة جودة الاستجابة والتأخير وفروق التكلفة قبل وبعد الانتقال، لضمان عملية انتقال سلسة ومستقرة.

الأسئلة الشائعة

# كود خاطئ (يعمل فقط مع 3.0)
extra_body = {
    "thinking_level": "medium"  # ❌ 2.5 لا يتعرف عليه
}

# كود صحيح (يعمل مع 2.5)
extra_body = {
    "thinking_budget": 8192  # ✅ 2.5 يستخدم الميزانية (budget)
}

# فقط Gemini 2.5 Flash يدعم التعطيل التام
model = "gemini-2.5-flash"
extra_body = {
    "thinking_budget": 0  # تعطيل التفكير تماماً
}

# ❌ نماذج الصور لا تدعم أي معاملات تفكير
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    messages=[...],
    extra_body={
        "thinking_budget": -1  # سيؤدي لظهور خطأ
    }
)

# ✅ عند استدعاء نموذج الصور، لا ترسل معاملات التفكير
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    messages=[...],
    # لا ترسل extra_body أو أرسل معاملات أخرى لا تتعلق بالتفكير
)

ملخص

النقاط الجوهرية حول خطأ thinking_level not supported في Gemini 2.5 Flash:

1. عزل المعاملات: يدعم Gemini 2.5 فقط thinking_budget ويدعم 3.0 فقط thinking_level؛ وهما غير متوافقين تماماً.
2. التعرف على النموذج: حدد الإصدار من خلال اسم النموذج؛ استخدم thinking_budget لسلسلة 2.5، و thinking_level لسلسلة 3.0.
3. قيود نماذج الصور: جميع نماذج الصور (مثل gemini-2.5-flash-image) لا تدعم أي معاملات لوضع التفكير.
4. الاختلاف في التعطيل: Gemini 2.5 Flash هو الوحيد الذي يدعم تعطيل التفكير تماماً (thinking_budget: 0)؛ أما سلسلة 3.0 فأقل مستوى لها هو minimal.
5. استراتيجية الانتقال: عند الانتقال من 2.5 إلى 3.0، تحتاج لتحويل thinking_budget إلى thinking_level مع مراعاة التغيرات في الأداء والتكلفة.

نوصي باستخدام APIYI apiyi.com للتحقق بسرعة من توافق معاملات التفكير والتأثير الفعلي على النماذج المختلفة. تدعم المنصة كامل سلسلة نماذج Gemini، وتوفر واجهة موحدة ونظام فوترة مرن، مما يجعلها مثالية لاختبارات المقارنة السريعة والنشر في بيئات الإنتاج.

الكاتب: الفريق التقني لـ APIYI | إذا كانت لديك أي أسئلة تقنية، نرحب بزيارتك لـ APIYI apiyi.com للحصول على المزيد من حلول الربط مع نماذج الذكاء الاصطناعي.